用不同数量的参数修饰函数：

def frame_tests(fn):
    def wrapper(*args):
        print "\nStart: %s" %(fn.__name__)
        fn(*args)
        print "End: %s\n" %(fn.__name__)
    return wrapper

@frame_tests
def test_fn1():
    print "This is only a test!"

@frame_tests
def test_fn2(s1):
    print "This is only a test! %s" %(s1)

@frame_tests
def test_fn3(s1, s2):
    print "This is only a test! %s %s" %(s1, s2)

if __name__ == "__main__":
    test_fn1()
    test_fn2('OK!')
    test_fn3('OK!', 'Just a test!')

结果：

Start: test_fn1  
This is only a test!  
End: test_fn1  
  
  
Start: test_fn2  
This is only a test! OK!  
End: test_fn2  
  
  
Start: test_fn3  
This is only a test! OK! Just a test!  
End: test_fn3  

用不同数量的参数修饰函数：

def frame_tests(fn):
    def wrapper(*args):
        print "\nStart: %s" %(fn.__name__)
        fn(*args)
        print "End: %s\n" %(fn.__name__)
    return wrapper

@frame_tests
def test_fn1():
    print "This is only a test!"

@frame_tests
def test_fn2(s1):
    print "This is only a test! %s" %(s1)

@frame_tests
def test_fn3(s1, s2):
    print "This is only a test! %s %s" %(s1, s2)

if __name__ == "__main__":
    test_fn1()
    test_fn2('OK!')
    test_fn3('OK!', 'Just a test!')

结果：

Start: test_fn1  
This is only a test!  
End: test_fn1  
  
  
Start: test_fn2  
This is only a test! OK!  
End: test_fn2  
  
  
Start: test_fn3  
This is only a test! OK! Just a test!  
End: test_fn3  

您可以制作两个独立的装饰器，如下图所示。请注意，在wrapped（）函数的声明中使用了*args，**kwargs，该函数支持具有多个参数的修饰函数（对于示例say（）函数来说，这并不是真正必要的，但为了通用性，它包含在内）。

出于类似的原因，functools.wraps装饰器用于将包装函数的元属性更改为被装饰函数的元特性。这使得错误消息和嵌入函数文档（func.__doc__）成为修饰函数的错误消息，而不是wrapped（）的错误消息。

from functools import wraps

def makebold(fn):
    @wraps(fn)
    def wrapped(*args, **kwargs):
        return "<b>" + fn(*args, **kwargs) + "</b>"
    return wrapped

def makeitalic(fn):
    @wraps(fn)
    def wrapped(*args, **kwargs):
        return "<i>" + fn(*args, **kwargs) + "</i>"
    return wrapped

@makebold
@makeitalic
def say():
    return 'Hello'

print(say())  # -> <b><i>Hello</i></b>

精炼

正如您所看到的，这两个装饰器中有很多重复的代码。考虑到这种相似性，您最好创建一个实际上是装饰器工厂的通用函数，换句话说，一个生成其他装饰器的装饰器函数。这样可以减少代码重复，并允许遵循DRY原则。

def html_deco(tag):
    def decorator(fn):
        @wraps(fn)
        def wrapped(*args, **kwargs):
            return '<%s>' % tag + fn(*args, **kwargs) + '</%s>' % tag
        return wrapped
    return decorator

@html_deco('b')
@html_deco('i')
def greet(whom=''):
    return 'Hello' + (' ' + whom) if whom else ''

print(greet('world'))  # -> <b><i>Hello world</i></b>

为了使代码更可读，可以为工厂生成的装饰器指定一个更具描述性的名称：

makebold = html_deco('b')
makeitalic = html_deco('i')

@makebold
@makeitalic
def greet(whom=''):
    return 'Hello' + (' ' + whom) if whom else ''

print(greet('world'))  # -> <b><i>Hello world</i></b>

甚至可以这样组合：

makebolditalic = lambda fn: makebold(makeitalic(fn))

@makebolditalic
def greet(whom=''):
    return 'Hello' + (' ' + whom) if whom else ''

print(greet('world'))  # -> <b><i>Hello world</i></b>

效率

虽然上面的示例都能完成所有工作，但当同时应用多个修饰符时，生成的代码会以外部函数调用的形式产生大量开销。这可能无关紧要，具体取决于确切的用法（例如，可能是I/O绑定的）。

如果修饰函数的速度很重要，那么可以通过编写一个稍微不同的修饰器工厂函数来保持单个额外函数调用的开销，该函数实现一次添加所有标记，从而可以生成代码，避免对每个标记使用单独的修饰器而导致的额外函数调用。

这需要在decorator本身中有更多的代码，但这只在将其应用于函数定义时运行，而不是在稍后调用它们本身时运行。这也适用于通过使用前面所示的lambda函数创建更可读的名称时。示例：

def multi_html_deco(*tags):
    start_tags, end_tags = [], []
    for tag in tags:
        start_tags.append('<%s>' % tag)
        end_tags.append('</%s>' % tag)
    start_tags = ''.join(start_tags)
    end_tags = ''.join(reversed(end_tags))

    def decorator(fn):
        @wraps(fn)
        def wrapped(*args, **kwargs):
            return start_tags + fn(*args, **kwargs) + end_tags
        return wrapped
    return decorator

makebolditalic = multi_html_deco('b', 'i')

@makebolditalic
def greet(whom=''):
    return 'Hello' + (' ' + whom) if whom else ''

print(greet('world'))  # -> <b><i>Hello world</i></b>

装饰只是语法上的糖。

This

@decorator
def func():
    ...

扩展到

def func():
    ...
func = decorator(func)

考虑下面的修饰符，注意我们将wrapper（）函数作为对象返回

def make_bold(func):
    def wrapper():
        return '<b>'+func()+'</b>'
    return wrapper

所以这个

@make_bold
def say():
    return "Hello"

计算结果为

x = make_bold(say)

注意，x不是say（），而是在内部调用say（（）的包装器对象。这就是装饰师的工作原理。它总是返回调用实际函数的包装器对象。如果链接此

@make_italic
@make_bold
def say():
    return "Hello"

转换为此

x = make_bold(say)
y = make_italic(x)

以下是完整的代码

def make_italic(func):
    def wrapper():
        return '<i>'+func()+'</i>'
    return wrapper


def make_bold(func):
    def wrapper():
        return '<b>'+func()+'</b>'
    return wrapper


@make_italic
@make_bold
def say():
    return "Hello"


if __name__ == '__main__':
    # x = make_bold(say) When you wrap say with make_bold decorator
    # y = make_italic(x) When you also add make_italic as part of chaining
    # print(y())
    print(say())

上述代码将返回

<i><b>Hello</b></i>

希望这有帮助

说到计数器示例-如上所述，计数器将在使用decorator的所有函数之间共享：

def counter(func):
    def wrapped(*args, **kws):
        print 'Called #%i' % wrapped.count
        wrapped.count += 1
        return func(*args, **kws)
    wrapped.count = 0
    return wrapped

这样，您的装饰器可以重复用于不同的函数（或用于多次装饰同一个函数：func_counter1=counter（func）；func_counter2=counter（func）），并且计数器变量将对每个变量保持私有。